nabirds数据集分类

NABirds 数据集分类方法
NABirds数据集因其精细的标注方式和丰富的图像资源而成为鸟类识别领域的重要工具[^1]。为了实现高效的分类，通常采用基于卷积神经网络（CNN）的方法来处理这些高质量的图片。
使用预训练模型迁移学习
考虑到不同应用场景下的特征差异可能导致现成模型表现不佳[^3]，一种有效策略是从头开始微调一个已经在一个大型通用图像库上预先训练好的深度学习架构。例如ResNet、Inception V3 或者 EfficientNet等先进框架能够提供强大的基础表示能力：
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model

base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)

x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False

model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
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此代码片段展示了如何加载预训练权重并冻结底层层参数以适应新的类别数量。之后可以通过解冻部分或全部原始网络来进行更深入的学习过程优化。
多尺度输入增强技术
针对野外拍摄条件下存在的视角变化等问题，可以在训练阶段引入多尺度随机裁剪作为数据扩增手段之一。这样不仅增加了样本多样性，还有助于提高模型鲁棒性和泛化性能。
自定义损失函数设计
除了标准交叉熵外，还可以考虑加入额外惩罚项如focal loss来应对类别不平衡现象，从而进一步提升小众物种预测精度。